AI能否成为涂料产业的增长“加速器”？

慧正资讯：在科技日新月异的今天，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透到各行各业，涂料行业也不例外。随着技术的不断进步，AI已成为推动涂料行业增长的重要催化剂，不仅为涂料企业带来了竞争优势，还极大地提升了生产效率、产品质量和客户满意度。

来源：包图网

涂料行业作为一个充满活力的市场，涵盖了建筑和施工、汽车涂装、家具制造、医疗设备等多个领域。从抗菌涂料到自清洁涂料，再到太阳能电池板涂料，这些多样化的产品满足了不同行业的特定需求。然而，在2020年，新冠疫情给全球涂料行业带来了不小的冲击，市场规模一度下降。

但幸运的是，随着疫情的逐步控制，该行业正迅速恢复并有望超越疫情前的水平。据Statista预测，到2029年，全球涂料行业市场规模将达到2350.6亿美元。

应用在涂料工厂可实现配方优化、质量控制、预测性维护

在这一复苏与增长的过程中，数字化和可持续性成为了推动涂料行业发展的两大关键因素。为了顺应这一趋势，涂料制造商和零售商纷纷采用人工智能和机器学习工具来优化生产流程、质量控制、分销渠道和销售策略。其中，雅图高新材料有限公司（简称“雅图高新”）就是一个典型的例子。雅图高新是一家集研发、制造、品牌运营于一体的水性环保汽车涂料和高端工业涂料企业。为了提升企业管理水平和运营效率，雅图高新引入了金蝶云K/3 Cloud系统，并借助AI技术进行数字化转型。通过引入金蝶云K/3 Cloud系统，雅图高新实现了财务、供应链、生产制造等业务的一体化整合。AI技术在数据深度分析与智能决策制定方面发挥了至关重要的作用，助力企业优化了管理流程、加强了成本控制，并显著提升了整体运营效率。

AI在涂料行业的作用首先体现在配方优化上。传统配方开发流程繁琐且成本高昂，需要大量重复的试验与调整。而借助先进的AI算法，涂料制造商能够高效地分析海量的原材料数据、配方信息及产品属性，快速锁定最有效的组合方案，并实时调整优化配方。这一变革不仅大幅提升了产品的质量与性能，还有效降低了生产成本。除了配方优化外，AI在质量控制方面也发挥着重要作用。基于AI的质量控制系统能够快速准确地检测涂料生产过程中的缺陷和质量问题，确保产品符合一致的质量标准。这不仅降低了发布不合格产品的风险，还提高了生产效率和产品一致性。同时，AI预测性维护系统的应用也极大地提升了设备的可靠性和运行效率，减少了计划外停机时间和维护成本。

为了提升生产效率和管理水平，三棵树涂料在多个工厂中引入了AI技术。例如，三棵树涂料成都工厂引入的MES和DCS系统，通过AI算法进行生产调度和质量控制，实现了生产过程的智能化管理。MES系统涵盖了配方管理、工艺监测、工单管理、质量管理等多个功能模块，通过AI算法实现了生产过程的自动化和信息化。例如，自动投料精度可控制在±1kg以内，账务处理时间从2天压缩到2分钟，1分钟内可实现生产追溯快速查询。

三棵树四川生态工业园

此外，在销售策略方面，AI还可以应用于营销，以三棵树为例，三棵树涂料借助百度商家智能体等AI工具，开展了精准的营销活动。例如，针对孤独症儿童家庭的家装需求，三棵树与百度商家智能体携手发起了“让AI住进你星里”公益计划活动，通过AI智能和色彩互动，实现了品牌与消费者之间的深度沟通。

嘉宝莉则在品牌宣传上进行了人类与AI结合的创新尝试。2025年的品牌海报，就是一次这样的探索。嘉宝莉将涂料与世界的关系告诉AI，与它分享嘉宝莉是如何装饰和保护我们热爱的世界。随后，AI以它独特的方式向大众展示了它眼中的世界、涂料与嘉宝莉之间的独特关系。

嘉宝莉2025年品牌海报

AI助力科学探索与新型涂料开发

科学家们利用人工智能创建了预测模型，深入探索涂料性能的奥秘，这一成果对涂料行业及农业、工程等领域可能产生深远影响。该模型能预测水滴接触表面后的行为特性，包括溅水情况，揭示了涂层粘度、表面粗糙度、静水与动水压力等因素对溅射效果的重要作用，还能预测液滴大小及溅射图案直径，为创造新型涂层和喷雾产品提供了重要依据。

面对未来需求，涂料研究人员正积极开发创新产品。根据报道，某研究团队就成功利用人工智能制造了一种窗户涂料，这种窗户涂料能在不消耗能源的情况下为建筑物内部有效降温。随着气候变化加剧，极端温度现象频发，这一创新成果对实现减排目标具有重要意义。

该团队设计了透明辐射冷却器涂层，能阻挡近红外光和紫外线。他们采用分层方法，将氮化硅和氧化铝等材料交替堆叠在玻璃上。为确定最佳涂层组合，研究人员运用机器学习和量子计算技术进行模拟测试，测试过程极为迅速。在炎热干燥天气下，性能最佳的涂层能使制冷能耗降低31%，效果显著，为建筑物节能降耗提供了新途径。

改变客户选择产品的方式 扩大产品开发机会

随着涂料行业技术的不断发展，AI正在改变客户选择产品的方式。历经近两年的精心研发，赢创涂料配方数字助手COATINO®顺利完成测试，并于2020年正式上线，面向全球涂料行业免费开放。COATINO®能够为涂料配方师提供基于AI技术的添加剂建议，以及针对颜料浓缩液的定制化指导配方，从而满足不同应用领域对于涂料的多样化需求。COATINO®不仅支持各类电子设备，还具备便捷的语音操作功能，使得用户能够随时随地获取专业的配方建议。

COATINO®的推荐算法融合AI与机器学习，依托赢创在德国埃森的高通量设备，每天测试评估多达120种配方，不断优化软件功能。其数据库还涵盖赢创添加剂专家数十年的经验，提供专业指导。

同时，众多企业研发出AI油漆可视化工具，与增强现实技术结合，助力用户探寻心仪色调。宣伟推出AI色彩工具，实现即刻试色、直接订购。立邦涂料与贝壳如视合作，推出“一键换色”实景换搭服务，让消费者直观看到涂料在自家房型中的效果，减少选色风险，该服务已覆盖全国多城、多家门店。

立邦联手贝壳如视 

通过AI技术应用，科技赋能新涂装

人工智能在涂料行业的应用，还体现在拓展产品开发机遇上。它改变了产品配方专家提供新产品的方式，展现了其独特价值。一些实验室团队已利用人工智能来预测新配方的效果，或提出新的配方制备建议。

KCC公司成功研发业内首个基于AI的涂装调色系统，并注册专利，应用于批量生产。该系统利用庞大数据库和AI算法预测目标颜色，构筑无需实际涂装即可预测、调色的生产-调色工程平台，已在韩国工厂成功应用，调色工序缩短、生产率提高。

KCC“AI涂装调色系统”在使用中

当下，企业还在探索如何利用人工智能作为涂料行业技术来缩短开发时间，加速获利。一个典型例子便是预测聚合物化合物的机械性能和颜色性能。这样，企业可以将更多时间和精力投入到最有前景的选项中，而非耗费在反复的试验过程中。

改善涂层监测和性能

在涂层监测和性能改善方面，涂料通常被用于达到特定效果。防腐便是使用涂料的一个常见原因，尤其在户外表面。利用人工智能监测特定防护产品在自然环境中的效果，便是涂料行业应用人工智能的一种方法。

以某项目为例，人们利用人工智能来优化石油和天然气行业的腐蚀控制机制。管道或其他关键基础设施的腐蚀磨损可能导致灾难性的泄漏，若不及时纠正，将引发排放问题和健康威胁。为此，有人在管道上安装传感器，追踪导致腐蚀的各种环境因素。随后，他们运用人工智能算法和数据，开发出比现有方案更能减缓腐蚀效果的涂层。同样，一旦涂上新涂层，相同的传感器网络便可验证其在现实环境中的效果是否与实验室中一样出色。

在另一案例中，研究人员利用机器学习研发出一种能够选择性吸附或排斥多种化学物质和生物分子的涂层。他们研究了聚合物刷膜，这种膜能形成具有所需特性的涂层。通过让算法接触来自51种不同厚度和密度的薄膜数据，研究人员训练出了这一算法。结果表明，这项工作为开发防生物污损涂层的方法带来了改进。

人工智能无疑是涂料行业一项值得关注的技术。多年来，涂料行业的专业人士一直在利用AI改进工艺。

随着ChatGPT等AI产品的广泛应用，这样的例子愈发普遍。AI在涂料行业的应用才刚刚崭露头角，未来的发展前景更加令人期待。